トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 582 1...575576577578579580581582583584585586587588589...3399 新しいコメント Vladimir Perervenko 2018.01.17 10:22 #5811 グリゴリー・チャウニン機械学習には特徴量の構築というものが使われていることを知りました。価格だけでは遠く及ばない。この場合の属性は、価格の関数です。問題は、どの機能を使うかです。単にパラメータを変えて指標を調べていくだけでは、選択肢にはならないのです。このテーマに関する資料に興味がある。Googleは通常、多くのゴミを出すというか、この件に関しては何も教えてくれません。ルネットで検索してみました。もしかしたら、誰かがその資料を知っているかもしれない。PS.最初からやり直すんだ。その時に、ランダムではない符号の組み立て方を学んだら、その選択に移ることができます。これと、これと、これと、たぶんこれを見て ください。がんばって、続きを読む Alexander_K2 2018.01.17 10:22 #5812 マキシム・ドミトリエフスキーマキシムさん、Vizard_ さんの書き込みをしっかり読んでいますか？この人は天才的なことをする - 私のスレッドを見てください。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.17 10:40 #5813 ウラジミール・ペレヴェンコこれと、これと、これと、たぶんこれを見て ください。がんばって、続きを読む全部読みました。問題は、特徴の有意性がサンプルによって大きく異なることです。これらの操作はすべて、統計分析には適していますが、実際の取引には適していません。つまり、単純な最適化です。すみません :D Maxim Dmitrievsky 2018.01.17 10:41 #5814 Alexander_K2 です。マキシムさん、Vizard_ さんの書き込みをしっかり読んでますか？この人は天才的なことをする - 私のスレッドを見てください。そうですね、でも彼はとても優秀なので、今の段階では飽きませんね :)+ 年率20%以上の収入を得ることは不可能と書いている...。いつもそういう発言から始めて、詳細に踏み込んでいくべきなんでしょうね :) Grigoriy Chaunin 2018.01.17 10:49 #5815 ウラジミール・ペレヴェンコこれと、これと、これと、たぶんこれを チェックしてください。がんばって、続きを読む自分の疑問に対する答えが見つからないことに気づいたのです。私が読ませていただいたところでは、芸術だと言われています。問題は、指標の数が多く、さらに設定できるパラメータが多いことです。検索方法で可能なすべての組み合わせを試すべきですか？どうすればいいのかわからない。最初の選択ルールを作成し、その後、特徴選択という方法で選択された指標を扱う必要があります。 Yuriy Asaulenko 2018.01.17 11:26 #5816 マキシム・ドミトリエフスキー 全部読みました。問題は、特徴の重要度がサンプルによって大きく異なることです。本当に標識があるのか？あるいは、たとえば、いろいろなものがあるかもしれません。当然、この場合は検索や組み合わせで拾うことはできず、システムが勝手に判断するしかない。このように考えると、ある予測因子とその組み合わせを探すことは、まるでクレイジーなビジネスのように見える（まあ、もちろん、歴史の中で必ずうまく見つかるのだが））。この場合、システムが学習中に、あなたのためではなく、自分自身のためにこの属性のセットを特定しなければならないのです。そして私たちの仕事は、あくまでも学習用のデータを用意することです。このような準備の作業は、先験的なデータをシステムに伝えるだけなので、システムの適用範囲を狭めることになる。つまり、明らかに不適切な取引が行われている区間を切り捨てるということです。あくまで問題を明示するのであって、システムのために解決しようとは思わない。イマイチ、ブルートフォースで解こうとすると複雑すぎるんです。 Yuriy Asaulenko 2018.01.17 11:34 #5817 サンサニッチ・フォメンコadaはrfよりも精度が高く、オーバートレーニングになりにくいので、良い結果が得られると思います。そして、rfではなくadaを使うべきでしょう。だから、ただ積み重ねればいいというものでもないんです。GARCHは複雑すぎる。今まではARIMAを中心に、GARCHやディストリビューションもやりました。サンサンチは、私たちを鬱蒼としたランダムフォレストに連れて 行き、そこに置き去りにして、今になって「森に行く必要はまったくなかった」と言う。まあ、スサニンのようにね。そして、ちょうどそれらをやろうとしていたところでした）。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.17 11:39 #5818 ユーリイ・アサウレンコ本当に標識があるのか？あるいは、たとえば、いろいろなものがあるかもしれません。当然、この場合は検索や組み合わせで拾うことはできず、システムが勝手に判断するしかない。このように考えると、ある予測因子とその組み合わせを探すことは、まるでクレイジーなビジネスのように見える（まあ、もちろん歴史の中で必ずうまく見つけていくのだが））。この場合、システムが学習中に、あなたのためではなく、自分自身のために、この属性のセットを特定しなければなりません。そして私たちの仕事は、あくまでも学習用のデータを用意することです。このような準備の作業は、先験的なデータをシステムに伝えるだけなので、システムの適用範囲を狭めることになる。つまり、明らかに取引が成立しない区間を切り捨てるということです。あくまで問題を明示するのであって、システムのために解決しようとは思わない。イモト そこは複雑すぎて、ブルートフォースで解こうとしても無理なんです。私は何事にも自信がないのです :)では、最大の特徴は価格そのものだとしましょう。私たちの仕事（分類とでも言いましょうか）は、歴史的に安定していて利益が出るような売買の組み合わせを見つけることですよね？ そして、これらのトレードに対応するものが、何らかのパターンの形でバックラウンドしていることです。同時に、例えばあなたは、ある一定の機能（20個程度）を使います。また、その属性をシステム自体に選択させるにはどうすればいいのでしょうか？要するに、「人工知能」の出番のない、単純な最適化作業なのです。私はこのようなシステムのバージョンをたくさん持っていて、昨日最後のものを完成させました。結果は同じで、サンプル外性能は不安定で、学習ではほぼ100％の精度を達成でき、どんな精度でも（選択できる）、しかし精度が低下してもオーバートレーニングが少ないとは言えません。また、Rや複雑な難解なモデルを使わなくても、結果は全く同じになります。 Alexander_K2 2018.01.17 11:46 #5819 マキシム・ドミトリエフスキー そうですね、でもとても優れているので、今の段階では引きずり込みません)+ 年率20%以上の収入を得ることは不可能と書いている...。まずはそのような発言から始めて、ディテールを深めていくのが常套手段でしょう :) どうだろう。2.5日で20％稼いだ。そして、2回の負けトレードでそれを実行しました。 Yuriy Asaulenko 2018.01.17 11:48 #5820 マキシム・ドミトリエフスキー： 私は何事にも確信が持てないのです :)よし、主な属性が価格そのものだとしよう。私たちの仕事（分類とでも言いましょうか）は、歴史的に安定して利益をもたらすような売りと買いの組み合わせを見つけることですよね？同時に、例えば、 ある一定の機能（20個程度）を使って いますね。 その理由は何でしょうか。また、これらの属性をどのようにシステムに選択させるのか？どこから持ってきたんだ？どこから入手したのですか？システム用のサインは使わない。私は、時系列から（トレーニングからも、機能からも）、まったく分析する必要のない領域を切り取るためにのみ符号を使用します。NS自体が直接時系列を噛んでいるのです。NSは、通常の手法と組み合わせて、専門性の高い仕事をする」というのは、すでに本にも書いて引用したとおりです。 1...575576577578579580581582583584585586587588589...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
機械学習には特徴量の構築というものが使われていることを知りました。価格だけでは遠く及ばない。この場合の属性は、価格の関数です。問題は、どの機能を使うかです。単にパラメータを変えて指標を調べていくだけでは、選択肢にはならないのです。このテーマに関する資料に興味がある。Googleは通常、多くのゴミを出すというか、この件に関しては何も教えてくれません。ルネットで検索してみました。もしかしたら、誰かがその資料を知っているかもしれない。
PS.最初からやり直すんだ。その時に、ランダムではない符号の組み立て方を学んだら、その選択に移ることができます。
がんばって、続きを読む
マキシムさん、Vizard_ さんの書き込みをしっかり読んでいますか？この人は天才的なことをする - 私のスレッドを見てください。
これと、これと、これと、たぶんこれを見て ください。
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全部読みました。問題は、特徴の有意性がサンプルによって大きく異なることです。これらの操作はすべて、統計分析には適していますが、実際の取引には適していません。
つまり、単純な最適化です。
すみません :D
マキシムさん、Vizard_ さんの書き込みをしっかり読んでますか？この人は天才的なことをする - 私のスレッドを見てください。
そうですね、でも彼はとても優秀なので、今の段階では飽きませんね :)+ 年率20%以上の収入を得ることは不可能と書いている...。いつもそういう発言から始めて、詳細に踏み込んでいくべきなんでしょうね :)
これと、これと、これと、たぶんこれを チェックしてください。
がんばって、続きを読む
自分の疑問に対する答えが見つからないことに気づいたのです。私が読ませていただいたところでは、芸術だと言われています。問題は、指標の数が多く、さらに設定できるパラメータが多いことです。検索方法で可能なすべての組み合わせを試すべきですか？どうすればいいのかわからない。最初の選択ルールを作成し、その後、特徴選択という方法で選択された指標を扱う必要があります。
全部読みました。問題は、特徴の重要度がサンプルによって大きく異なることです。
本当に標識があるのか？あるいは、たとえば、いろいろなものがあるかもしれません。当然、この場合は検索や組み合わせで拾うことはできず、システムが勝手に判断するしかない。このように考えると、ある予測因子とその組み合わせを探すことは、まるでクレイジーなビジネスのように見える（まあ、もちろん、歴史の中で必ずうまく見つかるのだが））。
この場合、システムが学習中に、あなたのためではなく、自分自身のためにこの属性のセットを特定しなければならないのです。そして私たちの仕事は、あくまでも学習用のデータを用意することです。このような準備の作業は、先験的なデータをシステムに伝えるだけなので、システムの適用範囲を狭めることになる。つまり、明らかに不適切な取引が行われている区間を切り捨てるということです。
あくまで問題を明示するのであって、システムのために解決しようとは思わない。イマイチ、ブルートフォースで解こうとすると複雑すぎるんです。
adaはrfよりも精度が高く、オーバートレーニングになりにくいので、良い結果が得られると思います。そして、rfではなくadaを使うべきでしょう。
だから、ただ積み重ねればいいというものでもないんです。
GARCHは複雑すぎる。今まではARIMAを中心に、GARCHやディストリビューションもやりました。
サンサンチは、私たちを鬱蒼としたランダムフォレストに連れて 行き、そこに置き去りにして、今になって「森に行く必要はまったくなかった」と言う。まあ、スサニンのようにね。
そして、ちょうどそれらをやろうとしていたところでした）。
本当に標識があるのか？あるいは、たとえば、いろいろなものがあるかもしれません。当然、この場合は検索や組み合わせで拾うことはできず、システムが勝手に判断するしかない。このように考えると、ある予測因子とその組み合わせを探すことは、まるでクレイジーなビジネスのように見える（まあ、もちろん歴史の中で必ずうまく見つけていくのだが））。
この場合、システムが学習中に、あなたのためではなく、自分自身のために、この属性のセットを特定しなければなりません。そして私たちの仕事は、あくまでも学習用のデータを用意することです。このような準備の作業は、先験的なデータをシステムに伝えるだけなので、システムの適用範囲を狭めることになる。つまり、明らかに取引が成立しない区間を切り捨てるということです。
あくまで問題を明示するのであって、システムのために解決しようとは思わない。イモト そこは複雑すぎて、ブルートフォースで解こうとしても無理なんです。
私は何事にも自信がないのです :)
では、最大の特徴は価格そのものだとしましょう。私たちの仕事（分類とでも言いましょうか）は、歴史的に安定していて利益が出るような売買の組み合わせを見つけることですよね？ そして、これらのトレードに対応するものが、何らかのパターンの形でバックラウンドしていることです。同時に、例えばあなたは、ある一定の機能（20個程度）を使います。また、その属性をシステム自体に選択させるにはどうすればいいのでしょうか？
要するに、「人工知能」の出番のない、単純な最適化作業なのです。私はこのようなシステムのバージョンをたくさん持っていて、昨日最後のものを完成させました。結果は同じで、サンプル外性能は不安定で、学習ではほぼ100％の精度を達成でき、どんな精度でも（選択できる）、しかし精度が低下してもオーバートレーニングが少ないとは言えません。また、Rや複雑な難解なモデルを使わなくても、結果は全く同じになります。
そうですね、でもとても優れているので、今の段階では引きずり込みません)+ 年率20%以上の収入を得ることは不可能と書いている...。まずはそのような発言から始めて、ディテールを深めていくのが常套手段でしょう :)
私は何事にも確信が持てないのです :)
よし、主な属性が価格そのものだとしよう。私たちの仕事（分類とでも言いましょうか）は、歴史的に安定して利益をもたらすような売りと買いの組み合わせを見つけることですよね？同時に、例えば、 ある一定の機能（20個程度）を使って いますね。 その理由は何でしょうか。また、これらの属性をどのようにシステムに選択させるのか？
どこから持ってきたんだ？どこから入手したのですか？
システム用のサインは使わない。私は、時系列から（トレーニングからも、機能からも）、まったく分析する必要のない領域を切り取るためにのみ符号を使用します。
NS自体が直接時系列を噛んでいるのです。
NSは、通常の手法と組み合わせて、専門性の高い仕事をする」というのは、すでに本にも書いて引用したとおりです。